2026最新超全免费开源的AI基础入门免费公开课:包含从Vibe-Coding到Agent的全栈教程
摘要
随着人工智能技术的快速发展,越来越多的人开始关注如何从零基础学习AI以及如何更高效地掌握这一领域的关键技能。2026年,全球领先的AI学习平台为广大学习者提供了一系列超全免费开源的AI入门课程,涵盖了从编程基础到智能体开发、从大模型训练到硬件应用的全栈教程。无论你是刚接触AI技术的初学者,还是希望深入了解人工智能核心应用的技术人员,这些课程都为你提供了丰富的学习资源。
本篇文章将为你详细介绍2026最新的AI学习资源,包括Vibe-Coding、Agent技术、AI硬件开发、大模型构建等多个专题,助你全面掌握AI的基本理论与实际应用。无论你是希望在自然语言处理(NLP)领域取得突破,还是有意向学习向量数据库(Faiss)或数学建模,这些课程都将为你提供清晰的学习路径与实战技能。
| Vibe-Coding 专题 | Easy-V/ibe(学习真正的Vibe Coding) |
| Agent 专题 | Hello-Agents 入门篇(从零学习智能体) |
| Hello-Agents 进阶篇(构建智能体框架) | |
| 动手学Agent 应用开发 | |
| 吴恩达Agentic AI 课程 | |
| RAG 技术全栈指南 | |
| AI 硬件专题 | 具身智能零基础入门 |
| AI +硬件:动手做智能鲸鱼小车 | |
| 大模型专题 | 大模型基础与微调量化 |
| Happy-LLM(从零构建大模型) | |
| 能应用的DeepSeek 通识课 | |
| AI 技术基础 | 面向所有人的Python |
| 周志华机器学习基础 | |
| 李宏毅深度学习教程 | |
| NLP (自然语言处理)全栈教程 | |
| Easy-vectorDB:向量数据库入门(Faiss篇) | |
| 数学建模导论 |
文章目录
- 2026最新超全免费开源的AI基础入门免费公开课:包含从Vibe-Coding到Agent的全栈教程
- 摘要
- 作者简介
- 猫头虎是谁?
- 作者名片 ✍️
- 加入我们猫头虎AI共创团队 🌐
- 加入猫头虎AI共创变现圈,一起探索编程世界的无限可能! 🚀
- 正文
- 一、Vibe Coding专题
- 二、Agent专题
- 三、AI+硬件专题
- 四、大模型专题
- 五、AI技术基础专题
- 总结
- 联系我与版权声明 📩
作者简介
猫头虎是谁?
大家好,我是猫头虎,AI全栈工程师,某科技公司CEO,猫头虎技术团队创始人,也被大家称为虎哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人,以及云原生开发者社区主理人,在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都有超多内容更新。
感谢全网六十多万粉丝的持续支持,我希望通过我的分享,帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品,提升开发效率与体验。
作者名片 ✍️
- 博主:猫头虎
- 全网全平台搜索关键词猫头虎即可与我建联
- 作者微信号:Libin9iOak
- 作者公众号:猫头虎技术团队
- 更新日期:2026年01月22日
- 🌟欢迎来到猫头虎的博客— 探索技术的无限可能!
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正文
一、Vibe Coding专题
1. Easy-Vibe(学习真正的Vibe Coding)
联合组织:清华大学深圳国际研究生院 Open FIESTA AIID 课程团队
课程简介
2025 年,被很多人视为 AI Coding的元年。越来越多的人已经开始用 AI 写代码,但做出来的东西往往还停留在玩具层面。
通过这个学习,我们希望帮你掌握和 AI 搭档写代码的最佳实践。你将学会借助 AI 的力量,在一个又一个的项目制学习挑战中,独立完成游戏、实用工具、产品原型的实现,最后制作一款属于自己的产品。
适合人群:本项目采用项目制教学,对零基础学习者友好;在循序渐进的项目实践中,系统覆盖 AI 的常见能力与典型应用场景,内容由入门扩展到高级应用,适合希望系统学习 vibe coding 开发及 AI 能力应用场景的学习者。
开源内容
https://github.com/datawhalechina/easy-vibe
二、Agent专题
2. Hello-Agents入门篇(从零学习智能体)
课程简介
Hello-Agents 是Datawhale开源学习社区的系统性智能体学习教程。本教程旨在带领大家深入理解并构建真正的AI Native Agent。
本次组队学习的入门篇包含智能体基本介绍,动手跑通第一个智能体,智能体发展史,大模型基础,智能体经典范式构建,低代码平台运用以及热门智能体框架运用。
适合人群:具有python基础且希望学习智能体基础知识的学习者。
开源内容
https://github.com/datawhalechina/hello-agents
3. Hello-Agents进阶篇(构建智能体框架)
课程简介
Hello-Agents 是Datawhale社区的系统性智能体学习教程。本教程旨在带领大家深入理解并构建真正的AI Native Agent。
本次组队学习的进阶篇包含智能体经典范式构建,HelloAgents框架基础搭建,记忆与RAG系统搭建,上下文工程与终端能力讲解,手把手构建自己的MCP服务器以及三个综合案例选择其一跑通,最终会迎来一个自己的智能体毕业设计。
适合人群:面向希望构建智能体框架,掌握框架二次开发能力的学习者。
开源内容
https://github.com/datawhalechina/hello-agents
4. 动手学Agent应用开发
联合组织:魔搭社区、Gitlink开源社区
课程简介
目前 agent 领域概念繁杂、缺乏可复用范式,导致开发者易部署踩坑、不会调试,做出来大多是玩具,难落地企业级应用。课程邀请了数十位来自明星初创 agent 企业(如 Dify、CamelAI、MiniMax)、头部开源项目(如 Self-LLM、OpenMCP)及大厂(如阿里云)的一线专家进行授课。围绕提认知、打基础、能实践、拓前沿四大模块开展学习与直播授课,旨在帮助大家开发一个完整、企业级可用的Agent系统应用。
适合人群:具备Python基础,有一定计算机基础,有项目开发经验,希望系统学习、开发企业级的Agent应用;高校理工科专业背景的学生,从事IT技术岗位的工程师,产品经理等。
开源内容
https://www.datawhale.cn/learn/summary/220
5. 吴恩达Agentic AI课程
课程简介
本项目围绕吴恩达老师在DeepLearning.AI出品的Agentic AI系列课程,为学习者打造中文翻译与知识整理教程。项目提供课程内容翻译、知识点梳理和示例代码解读等内容。
适合人群:学生、在职、agent小白
开源内容
https://github.com/datawhalechina/agentic-ai
6. RAG技术全栈指南
课程简介
本项目是一个面向大模型应用开发者的RAG(检索增强生成)技术全栈教程,旨在通过体系化的学习路径和动手实践项目,帮助开发者掌握基于大语言模型的RAG应用开发技能,构建生产级的智能问答和知识检索系统。
适合人群:具备Python编程基础,对RAG技术感兴趣的开发者,希望系统学习RAG技术的AI工程师,想要构建智能问答系统的产品开发者,对检索增强生成技术有学习需求的研究人员。
开源内容
https://github.com/datawhalechina/all-in-rag
三、AI+硬件专题
7. 具身智能零基础入门
课程简介
初步了解目前的具身智能发展和相关技术,复现具身智能的基础算法
适合人群:对机器人技术感兴趣的学生、工程师、研究人员;具备Python基础和基础数学知识。
开源内容
https://github.com/datawhalechina/every-embodied
8. AI+硬件:动手做智能鲸鱼小车
课程简介
你是否想过,亲手创造一个能听会说、会思考的AI机器人伙伴?本次课程将带你实现这个梦想!我们以小鲸鱼为灵感,设计了一款专为新人打造的全流程AI语音交互小车项目。
我们深刻理解硬件入门的繁琐与挑战,因此不仅提供了从原理到代码的完整开源教程,有文本也有视频。更贴心准备了一站式硬件套件与精美外壳。无需自行采购元器件,无需掌握焊接技能,我们将帮你扫清所有物理障碍,300元就可以帮你们体验到diy的乐趣,让你能够零门槛地专注于AI算法与嵌入式开发的乐趣,真正拥有一辆属于自己、可对话、可行动的智能鲸鱼小车!
适合人群:无论你是有经验的开发者,希望探索AI与硬件的跨界融合;还是充满热情的零基础爱好者,渴望完成第一个软硬结合的神奇项目——这里都为你敞开大门。只需一颗好奇与热爱创造的心。
开源内容
https://github.com/datawhalechina/whale-bot
四、大模型专题
9. 大模型基础与微调量化
课程简介
本课程是为进阶学习者打造的“硬核”技术路线。我们跳过了基础的传统 NLP 内容,直接切入现代大语言模型的核心技术栈。课程从 Transformer 和经典预训练模型起步,迅速深入到 Llama2、MoE(混合专家模型)等前沿架构的源码级解析。课程的后半程聚焦于当前最紧缺的 “微调与优化” 技能。实战讲解参数高效微调(PEFT/LoRA)、RLHF(人类反馈强化学习)等微调技术,并深入探讨大模型的量化压缩与分布式训练。这是一门紧跟 AI 2.0 时代技术浪潮,旨在培养 LLM 专项人才的课程。
适合人群:有扎实的深度学习基础:熟悉神经网络基本原理,有使用 PyTorch 进行模型训练的实际经验;具备NLP基础知识和一定的GPU算力资源。
开源内容
https://github.com/datawhalechina/base-nlp
10.Happy-LLM(从零构建大模型)
课程简介
本项目是一个系统性的 LLM 学习教程,将从 NLP 的基本研究方法出发,根据 LLM 的思路及原理逐层深入,依次为读者剖析 LLM 的架构基础和训练过程。同时,结合目前 LLM 领域最主流的代码框架,演练如何亲手搭建、训练一个 LLM,期以实现授之以鱼,更授之以渔。【注:本期课程将学习教程的1~3章,以理论基础为主】
适合人群:有基本的深度学习基础,想要系统上手 LLM 理论知识的学习者
开源内容
https://github.com/datawhalechina/happy-llm
11. 能应用的DeepSeek通识课
课程简介
AI时代的趋势来了,但是AI到底怎么用?如何用来提升我们的工作和学习效率?如何高效提问?如何组合各类AI工具使用?在行业里能用来做什么?《能应用的大模型通识课》聚焦解决这些基本问题,老少咸宜。
适合人群:零基础小白
学习名额:180人
开源内容
https://www.datawhale.cn/learn/summary/243
五、AI技术基础专题
12.面向所有人的Python
课程简介
《Python for Everybody》是由美国密歇根大学 Charles Severance 教授(Dr. Chuck)主讲的一门面向初学者的 Python 编程入门课程。该课程自 2013 年推出以来,已成为全球最受欢迎的 Python 编程入门课程之一。课程内容涵盖从编程基础到网络编程、数据库和数据可视化等多个核心领域,共包含 17 个单元,本次优先学习**前六个单元,**旨在帮助学习者建立系统化的 Python 编程知识体系。
适合人群:适合计算机专业高年级本科生和低年级硕士生阅读,也适合作为机器学习从业人员和爱好者的参考资料。
开源内容
https://www.datawhale.cn/learn/summary/196
13. 周志华机器学习基础
课程简介
周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材,值得反复阅读,配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解,一起打好基础!
适合人群:有本科数学基础(高等数学、线性代数、概率论与数理统计)的同学
开源内容
https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book
14. 李宏毅深度学习教程
课程简介
本课程以李宏毅教授的《机器学习》(2021年春)为核心,融合2017年部分内容及深度学习扩展知识,通过详细公式推导与难点解析,降低学习门槛,助力初学者轻松掌握机器学习基础与进阶技能。
适合人群:对深度学习感兴趣的读者,具有一定的微积分、线性代数、概率统计知识
开源内容
https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial
15. NLP(自然语言处理) 全栈教程
课程简介
课程内容跨度广泛且注重实战,从 NLP 的基础理论出发,涵盖了经典的文本表示、循环神经网络(RNN),平滑过渡到现代 NLP 的基石——Transformer 与预训练模型。不仅如此,本课程的一大特色是“工程化落地”。除了算法模型,我们特别安排了命名实体识别的完整实战,不再是对已有代码进行解析,而是教你怎么写出易于拓展和维护的工程代码。并深入讲解模型服务化(API 开发、Docker)及自动化部署(CI/CD)流程。学完本课程,你将具备独立完成一个 NLP 项目从数据处理、模型训练到上线部署的全栈能力。
适合人群:熟练掌握 Python 语法及常用数据结构、PyTorch 框架和基本的 PyTorch 使用经验。
开源内容
https://github.com/datawhalechina/base-nlp
16.Easy-vectorDB:向量数据库入门(Faiss篇)
课程简介
EasyVectorDB 是一个面向开发者与研究者的 向量数据库系统性学习项目。
项目内容覆盖从基础概念、算法原理到生产级应用部署的全流程,本期学习Faiss篇,从faiss基础入手,了解向量数据库基础,到实习自己的AI应用。
适合人群:有向量基础的同学
开源内容
https://github.com/datawhalechina/easy-vectordb
17. 数学建模导论
课程简介
本项目基于《数学建模导论——基于Python语言》整理而来,是为了帮助学生更好的学习数学建模、数据科学知识所用。可用于大学生参加数学建模竞赛,也可用作工作中的平时学习。万物皆可建模,人工智能的本质也是数学模型,所以我们开放这门课程的教程。
适合人群:想要准备全国(美国)大学生数学建模竞赛的大学生,以及对数学建模、科学计算有兴趣的工作
开源内容
https://github.com/datawhalechina/intro-mathmodel
总结
综上所述,2026年最新的免费开源AI基础入门课程为广大AI爱好者提供了一个宝贵的学习机会。从Vibe-Coding到Agent开发、从大模型构建到AI硬件应用,各种深入且全面的教程覆盖了AI技术的各个方面。不论你是零基础入门,还是想提升自己的技术水平,这些课程都能为你提供丰富的学习材料和实践经验,助力你在AI领域的快速成长。
通过参与这些课程,你不仅可以了解AI的基础知识,如Python编程、机器学习和深度学习,还能深入学习NLP技术、智能体框架构建等应用领域,为未来的AI职业发展奠定坚实基础。随着AI技术的不断进步,掌握这些技能无疑将为你的职业生涯开辟更广阔的前景。希望你能够利用这些免费的优质课程,提升自己在AI领域的核心竞争力,迎接技术创新带来的机遇与挑战。
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